Το Data Mesh είναι μια αρχιτεκτονική δεδομένων που στοχεύει στη δημιουργία μιας κοινής, κεντρικής αρχής για δεδομένα σε έναν οργανισμό.
Επιδιώκει να δημιουργήσει μια κουλτούρα και μια διακυβέρνηση γύρω από τα δεδομένα που επιτρέπει την αυτοεξυπηρέτηση, τις αυτόνομες ομάδες και τις εξουσιοδοτεί να συνεργάζονται και να καινοτομούν χρησιμοποιώντας δεδομένα. Ας καταλάβουμε τι είναι το Data Mesh.
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι το Data Mesh;
Με απλά λόγια, το Data Mesh είναι μια αποκεντρωμένη αρχιτεκτονική για τη διαχείριση δεδομένων μέσα σε έναν οργανισμό, που σημαίνει ότι έχει σχεδιαστεί για να παρέχει τον έλεγχο και την ιδιοκτησία των δεδομένων στις ομάδες που το χρησιμοποιούν αντί να τα συγκεντρώνει σε μια ενιαία ομάδα ή τμήμα.
Τονίζει τη σημασία των δεδομένων ως βασικό στοιχείο. Έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τους οργανισμούς να επιτύχουν καλύτερη διακυβέρνηση δεδομένων, ποιότητα δεδομένων και ενοποίηση δεδομένων, ενώ παράλληλα ενθαρρύνει μια κουλτούρα λήψης αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα.
Αρχιτεκτονική Πλέγματος Δεδομένων
Μια αρχιτεκτονική Data Mesh περιλαμβάνει συνήθως τρία βασικά στοιχεία: πηγές δεδομένων, υποδομή και αγωγούς δεδομένων προσανατολισμένων στον τομέα που διαχειρίζονται λειτουργικοί κάτοχοι.
Πίστωση εικόνας: Microsoft
Αυτά τα τρία στοιχεία είναι διασυνδεδεμένα και ενσωματωμένα αντί να είναι μεμονωμένα σιλό δεδομένων. Σε μια αρχιτεκτονική Data Mesh, οι ομάδες είναι υπεύθυνες για τα δεδομένα που χρησιμοποιούν, συμπεριλαμβανομένης της ποιότητας, της πρόσβασης και της ασφάλειάς τους.
Αυτή η αποκεντρωμένη προσέγγιση βοηθά να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα χρησιμοποιούνται αποτελεσματικά και ότι οι ομάδες έχουν τις απαραίτητες πληροφορίες για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Προωθεί επίσης μια κουλτούρα λήψης αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα, καθιστώντας τα δεδομένα πιο προσιτά, διαφανή και αξιόπιστα.
Βήματα που απαιτούνται για το σχεδιασμό μιας αρχιτεκτονικής πλέγματος δεδομένων
Για την εφαρμογή πλέγματος δεδομένων σε έναν οργανισμό, μπορούν να ακολουθηθούν τα ακόλουθα βήματα:
#1. Προσδιορίστε επιχειρηματικούς τομείς
Το πρώτο βήμα για την εφαρμογή του πλέγματος δεδομένων είναι ο προσδιορισμός των επιχειρηματικών τομέων εντός του οργανισμού. Αυτοί είναι οι τομείς της επιχείρησης που είναι υπεύθυνοι για την παροχή αξίας στους πελάτες. Κάθε επιχειρηματικός τομέας θα πρέπει να έχει έναν σαφή κάτοχο που είναι υπεύθυνος για τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται σε αυτόν τον τομέα.
#2. Καθιέρωση διακυβέρνησης δεδομένων
Θα πρέπει να δημιουργηθεί ένα σαφές πλαίσιο διακυβέρνησης δεδομένων για να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα χρησιμοποιούνται με υπευθυνότητα και δεοντολογία. Αυτό περιλαμβάνει τον καθορισμό ρόλων και ευθυνών για τη διαχείριση δεδομένων, τον καθορισμό προτύπων για την ποιότητα και την ακρίβεια των δεδομένων και τον καθορισμό διαδικασιών για την πρόσβαση και τη χρήση δεδομένων.
#3. Ορισμός ιδιοκτησίας δεδομένων
Κάθε επιχειρηματικός τομέας θα πρέπει να είναι υπεύθυνος για τα δεδομένα που χρησιμοποιεί, συμπεριλαμβανομένης της ποιότητας και της ακρίβειάς του. Αυτό σημαίνει ότι ο επιχειρηματικός τομέας θα πρέπει να εμπλέκεται στη δημιουργία και διατήρηση των δεδομένων, καθώς και στη χρήση και τη διάδοσή τους.
#4. Προώθηση της παιδείας δεδομένων
Για να μπορέσουν οι εργαζόμενοι να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις βάσει δεδομένων, είναι σημαντικό να προωθηθεί η παιδεία ως προς τα δεδομένα εντός του οργανισμού. Αυτό μπορεί να γίνει μέσω προγραμμάτων κατάρτισης και εκπαίδευσης, καθώς και με την παροχή πρόσβασης σε εργαλεία και πόρους που επιτρέπουν στους εργαζόμενους να εργάζονται με δεδομένα.
#5. Εκδημοκρατισμός της πρόσβασης στα δεδομένα
Το πλέγμα δεδομένων προωθεί τον εκδημοκρατισμό των δεδομένων, που σημαίνει ότι τα δεδομένα πρέπει να είναι προσβάσιμα σε όλους τους εργαζόμενους. Αυτό μπορεί να γίνει παρέχοντας εργαλεία και πόρους που επιτρέπουν στους υπαλλήλους να έχουν πρόσβαση και να χρησιμοποιούν δεδομένα από ολόκληρο τον οργανισμό.
#6. Εφαρμογή λειτουργιών δεδομένων
Για να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα διαχειρίζονται και διατηρούνται σωστά, είναι σημαντικό να εφαρμόζονται διαδικασίες και πρακτικές για λειτουργίες δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει εργασίες όπως απορρόφηση δεδομένων, μετασχηματισμός δεδομένων και αποθήκευση και ανάκτηση δεδομένων.
Αρχές Πλέγματος Δεδομένων
Το Data mesh υλοποιείται μέσω ενός συνόλου αρχών και πρακτικών που στοχεύουν στη δημιουργία μιας κουλτούρας λήψης αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα και επιτρέπει στους υπαλλήλους να έχουν πιο εύκολη πρόσβαση και χρήση δεδομένων από ολόκληρο τον οργανισμό.
Αυτές οι τέσσερις αρχές περιλαμβάνουν:
Πίστωση εικόνας: altexsoft
#1. Αποκεντρωμένη ιδιοκτησία και αρχιτεκτονική δεδομένων προσανατολισμένη στον τομέα
Αυτή η αρχή τονίζει τη σημασία της οργάνωσης δεδομένων γύρω από επιχειρηματικούς τομείς, με κάθε επιχειρηματική μονάδα να είναι υπεύθυνη για τα δεδομένα που χρησιμοποιεί και την ποιότητα αυτών των δεδομένων. Αυτό βοηθά στη διασφάλιση της ευθυγράμμισης των δεδομένων με τις ανάγκες της επιχείρησης και των πελατών της και επιτρέπει στις επιχειρηματικές μονάδες να έχουν πιο εύκολη πρόσβαση και να χρησιμοποιούν δεδομένα από άλλα μέρη του οργανισμού.
#2. Τα δεδομένα ως προϊόν
Αυτή η αρχή αντιμετωπίζει τα δεδομένα ως ένα πολύτιμο περιουσιακό στοιχείο που πρέπει να διαχειρίζεται και να διέπεται σαν ένα προϊόν. Αυτό περιλαμβάνει τον καθορισμό προϊόντων δεδομένων, τη δημιουργία ομάδων προϊόντων δεδομένων και τη δημιουργία ενός οδικού χάρτη προϊόντων δεδομένων.
#3. Υποδομή δεδομένων αυτοεξυπηρέτησης ως πλατφόρμα
Ενθαρρύνει τη δημιουργία ενός μοντέλου αυτοεξυπηρέτησης για δεδομένα, όπου οι επιχειρηματικές μονάδες έχουν περισσότερο έλεγχο στα δεδομένα που χρησιμοποιούν και μπορούν πιο εύκολα να έχουν πρόσβαση και να χρησιμοποιούν δεδομένα από άλλα μέρη του οργανισμού.
#4. Ομοσπονδιακή υπολογιστική διακυβέρνηση
Αυτή η αρχή καθιερώνει ένα πλαίσιο για τη διακυβέρνηση δεδομένων που λαμβάνει υπόψη τις ανάγκες και τους στόχους πολλών ενδιαφερομένων, συμπεριλαμβανομένων των επιχειρηματικών μονάδων, της πληροφορικής και των επιστημόνων δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση βοηθά να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα χρησιμοποιούνται υπεύθυνα και ηθικά και προάγει την παιδεία στα δεδομένα και τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων εντός του οργανισμού.
Σημασία του Data Mesh
Υπάρχουν διάφοροι λόγοι για τους οποίους ένας οργανισμός μπορεί να εξετάσει το ενδεχόμενο υιοθέτησης πλέγματος δεδομένων:
Βελτιωμένη ποιότητα και ακρίβεια δεδομένων
Οργανώνοντας δεδομένα γύρω από επιχειρηματικούς τομείς και καθιερώνοντας σαφή ιδιοκτησία και διακυβέρνηση, το πλέγμα δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση της ποιότητας και της ακρίβειας των δεδομένων σε έναν οργανισμό. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη διασφάλιση της ευθυγράμμισης των δεδομένων με τις ανάγκες της επιχείρησης και των πελατών της και μπορεί να υποστηρίξει τη λήψη πιο ενημερωμένων αποφάσεων.
Βελτιωμένη προσβασιμότητα και χρηστικότητα δεδομένων
Το πλέγμα δεδομένων προωθεί τον εκδημοκρατισμό των δεδομένων, που σημαίνει ότι τα δεδομένα πρέπει να είναι προσβάσιμα σε όλους τους εργαζόμενους. Αυτό μπορεί να γίνει παρέχοντας εργαλεία και πόρους που επιτρέπουν στους υπαλλήλους να έχουν πρόσβαση και να χρησιμοποιούν δεδομένα από ολόκληρο τον οργανισμό. Επιτρέποντας στους υπαλλήλους να έχουν πιο εύκολη πρόσβαση και χρήση δεδομένων, το πλέγμα δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση της παιδείας δεδομένων και στη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων εντός του οργανισμού.
Μεγαλύτερος έλεγχος στα δεδομένα
Με το πλέγμα δεδομένων, οι επιχειρηματικές μονάδες έχουν περισσότερο έλεγχο των δεδομένων που χρησιμοποιούν και της ποιότητας αυτών των δεδομένων. Αυτό μπορεί να βοηθήσει να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα είναι ευθυγραμμισμένα με τις ανάγκες της επιχείρησης και μπορούν να είναι πιο εύκολα προσβάσιμα και να χρησιμοποιηθούν από τα άτομα που τα χρειάζονται.
Καλύτερη διακυβέρνηση δεδομένων
Το Data mesh προωθεί τη δημιουργία σαφών πλαισίων διακυβέρνησης δεδομένων που συμβάλλουν στη διασφάλιση της υπεύθυνης και ηθικής χρήσης των δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει τον καθορισμό ρόλων και ευθυνών για τη διαχείριση δεδομένων, τον καθορισμό προτύπων για την ποιότητα και την ακρίβεια των δεδομένων και τον καθορισμό διαδικασιών για την πρόσβαση και τη χρήση δεδομένων.
Συνολικά, η υιοθέτηση του πλέγματος δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τους οργανισμούς να αξιοποιήσουν περισσότερο τα περιουσιακά στοιχεία δεδομένων τους και να προωθήσουν μια κουλτούρα λήψης αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα.
Data Mesh εναντίον Data Lake
Το πλέγμα δεδομένων και η λίμνη δεδομένων έχουν αρκετές διαφορές ως προς την εστίασή τους, την οργάνωση των δεδομένων, την έμφαση στη διακυβέρνηση των δεδομένων και τον αλφαβητισμό και την προσέγγιση στην πρόσβαση και τη χρήση δεδομένων.
Ακολουθεί μια σύγκριση του πλέγματος δεδομένων και της λίμνης δεδομένων σε μορφή πίνακα:
Data MeshData LakeΕστιάζει στις ανάγκες της επιχείρησης και των πελατών τηςΕστιάζει στις τεχνικές πτυχές της αποθήκευσης και επεξεργασίας δεδομένων Οργανώνει δεδομένα γύρω από επιχειρηματικούς τομείς Οργανώνει δεδομένα σε μια ιεραρχική δομή αρχείου Τα δεδομένα ανήκουν και διέπονται από επιχειρηματικές μονάδες. δεν εστιάζει απαραίτητα στη διακυβέρνηση δεδομένων ή στον αλφαβητισμό δεδομένων Επιτρέπει μια κουλτούρα λήψης αποφάσεων βάσει δεδομένων Παρέχει κεντρικό χώρο αποθήκευσης για αποθήκευση και επεξεργασία δεδομένων Ενθαρρύνει την πρόσβαση σε δεδομένα αυτοεξυπηρέτησης Μπορεί να απαιτεί παρέμβαση IT για πρόσβαση και χρήση δεδομένων Προωθεί τον εκδημοκρατισμό δεδομένωνΜπορεί να έχει περιορισμένη πρόσβαση σε δεδομένα λόγω ασφάλειας ή ανησυχίες για το απόρρητοΑκολουθεί αρχές σχεδίασης που βασίζεται σε τομέαΔεν ακολουθεί συγκεκριμένο πλαίσιο σχεδίασηςΠεριλαμβάνει διαδικασίες και πρακτικές λειτουργιών δεδομένωνΜπορεί να μην έχει συγκεκριμένες διαδικασίες για λειτουργίες δεδομένωνΜπορεί να απαιτεί πιο εκ των προτέρων σχεδιασμό και σχεδιασμόΜπορεί να είναι πιο ευέλικτο και να επιτρέπει ad-hoc αποθήκευση δεδομένων ηλικία και επεξεργασία
Μια λίμνη δεδομένων είναι ένα κεντρικό αποθετήριο που σας επιτρέπει να αποθηκεύετε όλα τα δομημένα και μη δομημένα δεδομένα σας σε οποιαδήποτε κλίμακα. Είναι ένα μέρος για την αποθήκευση δεδομένων σε ακατέργαστη και κοκκώδη μορφή πριν πραγματοποιηθεί οποιαδήποτε επεξεργασία ή μετασχηματισμός. Αυτό επιτρέπει στους οργανισμούς να αποθηκεύουν και να αναλύουν δεδομένα πιο ευέλικτα και οικονομικά σε σχέση με τις παραδοσιακές αποθήκες δεδομένων.
Ενώ το πλέγμα δεδομένων έχει σχεδιαστεί για να δίνει τη δυνατότητα στις ομάδες να κατέχουν και να διαχειρίζονται τα δικά τους δεδομένα αντί να βασίζονται σε μια κεντρική ομάδα για τη διαχείριση δεδομένων για αυτές.
Πηγές εκμάθησης Data Mesh
Υπάρχουν πολλοί διαθέσιμοι πόροι στο διαδίκτυο για εκμάθηση σχετικά με το πλέγμα δεδομένων και μπορεί να είναι συντριπτικό να προσπαθήσετε να βρείτε τους πιο χρήσιμους. Η εκμάθηση του πλέγματος δεδομένων με τον σωστό τρόπο είναι σημαντική για να διασφαλιστεί ότι κατανοείτε καλά τις έννοιες και μπορείτε να τις εφαρμόσετε αποτελεσματικά στην εργασία σας.
Αυτοί οι πόροι μπορούν να αποτελέσουν τη βάση για την κατανόηση των αρχών και των πρακτικών του πλέγματος δεδομένων και μπορούν να σας βοηθήσουν να αναπτύξετε τις δεξιότητες που χρειάζεστε για να διαχειριστείτε και να αναλύσετε δεδομένα σε ένα περιβάλλον πλέγματος δεδομένων αποτελεσματικά.
#1. Data Mesh – Μια σύγχρονη έννοια αποκεντρωμένης διαχείρισης δεδομένων
Σε αυτό το μάθημα Udemy, ο εκπαιδευτής καλύπτει τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής πλέγματος δεδομένων για αποτελεσματική διαχείριση δεδομένων. Και παρέχει επίσης διάφορες περιπτωσιολογικές μελέτες για την υλοποίηση του πλέγματος δεδομένων.
Είναι δυνατό να ολοκληρώσετε αυτό το μάθημα στο Udemy μέσα σε μια εβδομάδα, ανάλογα με το πρόγραμμά σας και τον χρόνο που μπορείτε να αφιερώσετε στο μάθημα. Ωστόσο, είναι σημαντικό να έχετε κατά νου ότι το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να παρέχει μια ολοκληρωμένη επισκόπηση του πλέγματος δεδομένων και, ως εκ τούτου, μπορεί να απαιτεί περισσότερο χρόνο για την πλήρη κατανόηση και απορρόφηση του υλικού.
#2. Data Mesh: Το πλήρες Masterclass
Για άτομα που επιθυμούν να προωθήσουν τα επαγγέλματά τους, αυτό το μάθημα δεδομένων πλέγματος είναι εξαιρετικό. Αυτό το μάθημα καλύπτει κάθε θέμα που σχετίζεται με το σχεδιασμό ενός πλέγματος δεδομένων και την αρχιτεκτονική του προϊόντος δεδομένων,
Μέχρι το τέλος αυτού του μαθήματος, θα είστε σε θέση να εφαρμόσετε την έννοια του πλέγματος δεδομένων σε επιχειρήσεις του πραγματικού κόσμου. Δεν απαιτείται προηγούμενη γνώση σχετικά με το πλέγμα δεδομένων για την έναρξη αυτού του μαθήματος,
#3. Πλέγμα δεδομένων: Παράδοση αξίας βάσει δεδομένων σε κλίμακα
Αυτό το βιβλίο εισάγει την έννοια του πλέγματος δεδομένων και παρέχει μια σαφή επισκόπηση του τρόπου σχεδιασμού μιας αρχιτεκτονικής πλέγματος δεδομένων και έναν οδηγό για τη στρατηγική και την εκτέλεση του πλέγματος δεδομένων.
Πολλοί κριτικοί βρήκαν ότι το βιβλίο είναι ένας χρήσιμος και πρακτικός οδηγός για την κατανόηση των αρχών και των προτύπων του πλέγματος δεδομένων και για την εφαρμογή του σε οργανισμούς.
συμπέρασμα
Το πλέγμα δεδομένων είναι ένα μοτίβο σχεδιασμού και ένα πολιτιστικό πλαίσιο για την οικοδόμηση ενός οργανισμού που βασίζεται σε δεδομένα. Βασίζεται στην ιδέα της δημιουργίας μιας «ενιαίας πηγής αλήθειας» για δεδομένα μέσα σε έναν οργανισμό και την προώθηση της έννοιας των δεδομένων ως προϊόντος.
Αυτό επιτυγχάνεται με τη χρήση της αποκεντρωμένης διακυβέρνησης δεδομένων, στην οποία οι διαλειτουργικές ομάδες είναι υπεύθυνες για την ποιότητα, τη διαθεσιμότητα και τη συντήρηση των δεδομένων εντός του τομέα τους.
Το Data mesh τονίζει επίσης τη σημασία της καθιέρωσης μιας σαφής κατανόησης των συμβάσεων δεδομένων μεταξύ διαφορετικών ομάδων και ενθαρρύνει τη χρήση εργαλείων και πλατφορμών ανακάλυψης δεδομένων για τη διευκόλυνση της κοινής χρήσης δεδομένων εντός του οργανισμού.
Ελπίζω να βρήκατε αυτό το άρθρο χρήσιμο για να μάθετε για το πλέγμα δεδομένων και τις αρχές του. Μπορεί επίσης να σας ενδιαφέρει να μάθετε για την εικονικοποίηση δεδομένων.